Fitness Membership & Booking Mini Program-Duke Fitnes
2026-07-20 03:41:25
行业：医疗健康、生活服务
载体：小程序
技术：JavaScript、Node.js
业务和功能介绍
DUKE Fitness是一套面向健身房会员、教练和店长的微信小程序会员预约系统。系统通过统一手机号入口识别用户身份，为会员提供到店训练预约、课程预约、预约取消、会员卡查询、剩余次数及到期日查看、停卡申请和消息提醒；教练可以查看个人排课、预约会员及参与停卡处理；店长可以管理会员、教练、排课、预约名额、会员续卡、广告、通知、统计和月度报表，形成完整的健身房会员运营闭环。
项目实现
项目采用原生微信小程序、Node.js云函数、微信云数据库及云存储实现。系统设计会员、教练和店长三类角色，并通过手机号预登记、微信身份绑定和运营会话令牌实现统一登录与权限隔离。预约模块支持包月、场地和单次三种会籍类型，使用数据库事务处理预约名额、剩余次数扣减及取消返还，避免并发操作造成数据不一致。系统还实现会员续卡、年卡停卡审核、订阅消息、定时提醒、广告管理、预约统计及Excel月报导出，并完成云函数部署、数据库权限配置和真机流程验证。负责项目需求分析、业务规则梳理、产品流程、界面设计、原生微信小程序开发、Node.js云函数开发和云数据库结构设计。独立完成多角色登录鉴权、会员档案、教练排课、课程与到店预约、会籍次数扣减和返还、续卡、停卡审核、订阅消息、统计报表及运营后台等模块，同时负责并发数据一致性、权限边界、异常处理、云环境配置、真机测试、部署交付和后续维护。
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基于多Agent架构与知识图谱的中医体质辨识智能诊疗系统
一、项目定位
基于**多 Agent 架构 + 知识图谱 + RAG** 的中医体质辨识与个性化养生推荐平台。以王琦九种体质学说为理论基础，通过 72 题标准化量表与自然语言问诊双通道完成体质辨识，结合 Neo4j 知识图谱（1500+ 节点）输出可追溯的个性化调理方案。
二、解决的核心问题
辨识门槛高：72 题标准化量表 + 规则引擎自动评分，覆盖九种体质
AI 幻觉严重：置信度门控（<0.6 拒答反问）+ 方案实体锚定知识图谱，幻觉率从 38% 降至 6%
问卷与 AI 结论矛盾：问卷结果作为**单一权威体质来源**，seed 模式锁定体质、跳过 LLM 推理，彻底避免口径漂移
推荐千篇一律：RAG 相似案例召回 + Follow-up 追问（过敏史 / 用药 / 作息）双向回填，方案随用户画像动态调整
故障即不可用：五级容错降级链，任一环节故障仍可输出基础推荐
三、两条核心业务路径
路径 A — 问卷测评（高置信度）：
注册登录 → 填写 72 题 → 规则引擎评分 → 生成体质报告（主体质 + 兼夹 + 分数 + 判定依据）→ 自动 seed Agent 会话 → 结果页展示方案 + 内嵌迷你问诊
路径 B — 自然语言问诊（灵活）：
用户描述症状 → SymptomAgent 提取结构化症状 / 舌象 / 脉象 → ConstitutionAgent（RAG + CoT 推理 + 置信度校准）→ MasterAgent 仲裁（<0.6 反问澄清）→ PlanAgent 调用图谱生成方案 → 实体锚定校验
双向闭环：问诊中追问到的个性化信息写回数据库，下次测评一并读入，持续积累用户画像。
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健康数据智能监管云平台：
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